L'exemple suivant d'analyse pour l'outil Ajustement du lot utilise un modèle Crystal Ball intitulé Magazine Sales.xls. Ce modèle (Figure 50) représente l'estimation des bénéfices bruts issus des ventes en kiosque de quatre des magazines à plus gros tirage du groupe.
Dans ce modèle, les cellules C5 à F5 contiennent des formules qui font référence à la première ligne de données de la feuille de calcul Sales Data. Cependant, le modèle serait plus précis si l'on remplaçait ces formules par des hypothèses basées sur toute la plage de données historiques. Cet outil sert également à générer une hypothèse pour chaque colonne de données de la feuille de calcul Sales Data. Ensuite, à l'aide des commandes Crystal Ball, vous copiez ces hypothèses dans les données de sortie et vous les collez dans la première ligne de données du modèle Magazine Sales.
La Figure 51 représente les hypothèses et les corrélations générées par l'onglet à l'aide de données de l'onglet Sales Data du classeur Magazine Sales.xls. Lors de son exécution, l'outil ajuste les colonnes de données à chaque loi sélectionnée. Pour chaque ajustement d'une loi à un ensemble de données, l'outil calcule la statistique de test de qualité de l'ajustement. La loi dotée du meilleur ajustement est insérée dans la feuille de calcul pour créer une cellule d'hypothèse que vous pouvez copier à l'emplacement approprié dans le modèle.
De par sa configuration, l'outil utilise toutes les données continues pour ajuster la courbe, pour classer les ajustements selon la méthode Anderson-Darling, pour définir des corrélations entre toutes les hypothèses, pour afficher une matrice de corrélation entre toutes les séries de données, et pour positionner les résultats sous les données existantes dans l'onglet Modèle.
Dans cet exemple, les hypothèses générées à la ligne 14 sont copiés à la ligne 5, puis effacées de la ligne 13. La prévision de la cellule C10 contient une référence indirecte à toutes ces hypothèses de volume de ventes. Le programme exécute ensuite une simulation de Monte Carlo à l'aide de la même séquence de nombres aléatoires, avec une valeur de départ de 999.
L'exécution de la simulation produit un graphique de prévision indiquant le total des bénéfices bruts à partir du classeur Magazine Sales. Dans le graphique de prévision du total des bénéfices bruts, si vous remplacez la valeur d'infini négatif par 5 500 dollars, vous observez que la certitude ou probabilité d'atteindre une telle somme est de 75 % (Figure 52).
